本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯網(wǎng)的軸承失效分析應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：軸承是機(jī)械設(shè)備中最常見(jiàn)的零部件，其性能與工況的好壞直接影響到與之相聯(lián)的轉(zhuǎn)軸以及安裝在轉(zhuǎn)軸上的齒輪乃至整個(gè)機(jī)器設(shè)備的性能。研究軸承的失效機(jī)理，提出相應(yīng)的預(yù)防和維護(hù)措施，對(duì)于降低設(shè)備的維修費(fèi)用，延長(zhǎng)設(shè)備工作周期，提高經(jīng)濟(jì)效益，保證設(shè)備的長(zhǎng)期安全穩(wěn)定運(yùn)行，均有現(xiàn)實(shí)的意義。 目前常見(jiàn)的失效分析方法或是基于軸承運(yùn)行信號(hào)測(cè)取，或是基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的主觀(guān)診斷，但由于軸承結(jié)構(gòu)、運(yùn)行過(guò)程以及外界環(huán)境的復(fù)雜性，軸承的失效故障征兆和故障原因之間并不是簡(jiǎn)單的一一映射關(guān)系，，它們之間存在著復(fù)雜的一對(duì)多和（或）多對(duì)一關(guān)系，使得在失效分析診斷過(guò)程中存在著許多模糊的、不確定的因素，從而導(dǎo)致在失效分析過(guò)程中存在著大量傳統(tǒng)方法難以解決的不確定性問(wèn)題。本文以滾動(dòng)軸承失效分析問(wèn)題的研究為背景，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的不確定性推理能力，以及描述隨機(jī)變量間依賴(lài)關(guān)系的能力，探討了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在軸承失效分析中的應(yīng)用。 在對(duì)軸承的傳統(tǒng)分析方法，常見(jiàn)的失效特征、機(jī)理、影響因素進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，總結(jié)了軸承失效分析中的不確定性問(wèn)題的來(lái)源；針對(duì)軸承失效分析過(guò)程中變量的多態(tài)性、因果關(guān)系的復(fù)雜性以及專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的局限性等不確定性因素，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立相應(yīng)的失效分析模型，提出了失效貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念，并給出了具體的構(gòu)造步驟；在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)理論中重點(diǎn)研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，并改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于爬山算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)造方法；在分析診斷推理過(guò)程中，采用團(tuán)樹(shù)傳播推理算法來(lái)進(jìn)行失效概率推理，該算法能將推理過(guò)程發(fā)生在一個(gè)有限的局部范圍內(nèi)，降低失效概率推理的復(fù)雜度，從而使得快速、準(zhǔn)確的得出推理結(jié)論成為可能。 最后的實(shí)驗(yàn)階段，采用Norsys公司開(kāi)發(fā)的NETICA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行了驗(yàn)證，使用改進(jìn)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法建立了軸承失效分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)該模型輸入樣本數(shù)據(jù)，使用團(tuán)樹(shù)推理算法進(jìn)行了概率推理計(jì)算，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文方法的有效性，在輸入失效數(shù)據(jù)時(shí)能夠較為準(zhǔn)確的獲得相應(yīng)的失效故障原因，達(dá)到了實(shí)驗(yàn)預(yù)期。
【關(guān)鍵詞】：軸承失效分析 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 不確定性 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò)推理
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.3;TH165.3
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-17
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 軸承失效分析的基本內(nèi)容及方法8-9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究的概括及發(fā)展趨勢(shì)9-14
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-17
• 第2章 軸承失效特征及其不確定性17-31
• 2.1 軸承失效特征17-23
• 2.1.1 軸承的疲勞失效17-18
• 2.1.2 軸承的膠合失效18-19
• 2.1.3 軸承的磨損失效19-20
• 2.1.4 軸承的燒傷失效20
• 2.1.5 軸承的腐蝕失效20-21
• 2.1.6 軸承的破損失效21-22
• 2.1.7 軸承的壓痕失效22
• 2.1.8 其它軸承失效特征22-23
• 2.2 軸承失效分析中的不確定問(wèn)題23-25
• 2.3 不確定性信息及其推理25-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第3章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本理論31-43
• 3.1 概述31-33
• 3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)33-37
• 3.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)35-36
• 3.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)學(xué)習(xí)36-37
• 3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的推理37-42
• 3.3.1 主要的推理算法38-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第4章 失效分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立43-53
• 4.1 失效貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型43-45
• 4.1.1 定義43-44
• 4.1.2 失效貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造44-45
• 4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的增量學(xué)習(xí)算法45-52
• 4.2.1 算法的改進(jìn)46-47
• 4.2.2 基于改進(jìn)爬山算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)增量學(xué)習(xí)47-48
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第5章 失效分析中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理53-59
• 5.1 引言53
• 5.2 失效貝葉斯網(wǎng)的推理算法53-58
• 5.2.1 團(tuán)樹(shù)的構(gòu)造算法54-57
• 5.2.2 團(tuán)樹(shù)的診斷分析推理57-58
• 5.3 本章小結(jié)58-59
• 第6章 失效貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在軸承失效分析中的應(yīng)用59-71
• 6.1 引言59
• 6.2 軸承的失效分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖59-61
• 6.3 貝葉斯失效分析實(shí)例61-68
• 6.3.1 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)置61-63
• 6.3.2 失效貝葉斯網(wǎng)的推理過(guò)程63-65
• 6.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的失效分析診斷實(shí)現(xiàn)65-68
• 6.4 結(jié)果與評(píng)價(jià)68-69
• 6.5 本章小結(jié)69-71
• 第7章 結(jié)論與展望71-73
• 7.1 主要研究結(jié)論71-72
• 7.2 不足和展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 致謝77-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果78

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯網(wǎng)的軸承失效分析應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：397687